多列索引性能：对于多列索引，B+ 树的组合索引能够显著提升查询效率。通过合理设计索引列的顺序，B+ 树可以帮助数据库快速找到满足条件的记录，极大地减少了磁盘 I/O 操作。通过上述性能优势，我们可以看到 B+ 树在 MySQL 数据库中的应用不仅提升了数据检索的效率，还为实现复杂的查询功能提供了支持。随着数据量的...
然而，红黑树并非在所有场合都表现出色。对于数据存储在磁盘等辅助存储设备中的情况，如MySQL等数据库，红黑树的表现则显得力不从心。因为随着树高度的增加，磁盘IO次数也会相应增多，从而严重影响性能。相比之下，B树（也称为B-树）是为磁盘等辅存设备设计的多路平衡查找树。其每个非叶子节点可以拥有多个子树，使得在...
B树也称B-树(其中-不是减号),是为磁盘等辅存设备设计的多路平衡查找树,与二叉树相比,B树的每个非叶节点可以有多个子树。因此,当总节点数量相同时,B树的高度远远小于AVL树和红黑树(B树是一颗“矮胖子”),磁盘IO次数大大减少。 定义B树最重要的概念是阶数(Order),对于一颗m阶B树,需要满足以下条件: 每个节点最多...
虽然B 树相对其他种树优势很明显,但是在范围查询时,还是很吃力;想要减少磁盘IO,节点最好设置为页大小,节点(页)大小固定后,若每个节点都存数据,每个节点也存不下多少,数据大时树的高度也不低。 于是,B+ 树应运而生,在B树上做小小改动,便是目前完美的索引结构啦。 B+树 B+树,如下图,仍是 m 叉搜索树。...
MySQL 建索引可使用的数据结构有B+树和Hash两种,但是Hash用得很少, 优点是可以快速定位到某一行,缺点是不能解决范围查询问题。 对于如果不需要使用范围查询、只需要精准查询的场景,可以使用Hash索引方法,比如查电话号码。 再说说主流的索引方法B+树,先说下为什么不用别的树结构,再说为什么用B+树。
另外，如果使用 B 树来做范围查询的话，需要使用中序遍历，这会涉及多个节点的磁盘 I/O 问题，从而...
最近重新学习MySQL,发现自己一直知道MySQL索引用到了B+树,引发思考,为什么一定要是B+树,其他树或者其他数据结构不可以吗?下文揭晓。 算法图解网站,可以看到树是怎么生成的 1. 二叉查找树 (Binary Search Tree) 既然都是树,就先从二叉查找树开始吧。
B+树 说一下B+树的性质: 非叶子节点的子树指针 和 关键字 个数一样; 非叶子节点的子树指针,指向闭区间[k[i], k[i+1]],即B树不允许关键字重复,B+树允许 为所有叶子节点增加一个链指针; 非叶子节点作为索引,叶子节点才存储关键字 所有关键字存储在叶子节点 ...
- 与哈希表相比，B+树的优势在于它可以支持范围查询和顺序访问，因为它的叶子节点按照键值排序链接成一个链表。而哈希表是一种无序的数据结构，它只能支持精确匹配查询，不能支持范围查询和顺序访问。而且哈希表还需要解决哈希冲突的问题，当哈希冲突严重时，它的性能会下降。- 当然，B+树也有一些劣势，例如它需要...